Real-ESRGAN 动漫模型怎么用？无 CUDA 的 ncnn-vulkan 便携版教程
结论：不想配 CUDA，可用 Real-ESRGAN 的 ncnn-vulkan 便携版给动漫图放大，自带程序与模型，支持 Intel/AMD/Nvidia 显卡。它与 realcugan-ncnn-vulkan 均超 12 个月无 commit，需留意维护风险。
更新：2026-10-16
结论先说
如果只想给动漫插图或动画截图做放大，又不想装 CUDA 和 PyTorch，Real-ESRGAN 官方提供的 ncnn-vulkan 便携版是门槛最低的选项之一。README 称它是「portable」的，已经打包好全部程序和模型，适用于 Intel/AMD/Nvidia 显卡。同类的 realcugan-ncnn-vulkan 也是同样思路的便携程序。
有一点需要提前知道：两个项目都已超过 12 个月无 commit，请留意维护风险。Real-ESRGAN 最近一次 commit 是 2024-04-02，realcugan-ncnn-vulkan 是 2022-07-28。遇到问题时，大概率等不到官方修复。
两款工具速览
| 项目 | 最近 commit | 许可证 | 运行方式 | 显存 |
|---|---|---|---|---|
| Real-ESRGAN | 2024-04-02 | BSD-3-Clause | Windows/Linux/macOS 便携 zip，或 pip + PyTorch>=1.7 | README 未给出显存下限 |
| realcugan-ncnn-vulkan | 2022-07-28 | MIT | Windows/Linux/macOS 便携可执行文件 | README 未给显存数值 |
Real-ESRGAN 便携版用法
README 中便携包的版本日期是 20220424。在 GitHub Releases 页下载对应系统的 zip 就能用，不需要 CUDA 或 PyTorch 环境。README 给出的基本命令（Windows 示例）如下：
./realesrgan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -n model_name便携版内置的动漫相关模型：
| 模型名 | README 描述 |
|---|---|
| realesrgan-x4plus-anime | 针对动漫图像优化，模型体积小 |
| realesr-animevideov3 | 动画视频 |
常用参数（摘自 README 帮助信息）：
-i/-o：可以是文件，也可以是文件夹，支持 jpg/png/webp-s：放大倍率，可选 2、3、4，默认 4-t：分块大小，0 为自动-g：指定显卡-f：指定输出格式
使用时注意两点：
- README 里关于默认模型的说法前后不一致。模型列表把 realesrgan-x4plus 标为默认，帮助信息却写默认是 realesr-animevideov3。建议每次都用
-n明确指定模型。 - README 说明便携版会先把图片切成小块分别处理，再拼接起来，因此可能出现块与块之间不一致，结果也会和 PyTorch 版略有差异。它也不支持 Python 脚本的全部功能，例如
outscale。
realcugan-ncnn-vulkan 用法
README 开头写明，该软件仍处于早期开发阶段。示例命令：
realcugan-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png参数要点：
-n：降噪等级，可选 -1/0/1/2/3，默认 -1（不降噪）-s：放大倍率，可选 1/2/3/4，默认 2-t：分块越小，显存占用越低-g -1：改用 CPU 运行
README 建议遇到崩溃或报错时先升级显卡驱动。
数据来源与核验日期
- Real-ESRGAN：https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN
- realcugan-ncnn-vulkan：https://github.com/nihui/realcugan-ncnn-vulkan
以上信息核验于 2026-10-16，以 README 和 CSV 记录为准，本站未做性能实测。
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